AI: অর্কেস্ট্রেশন
AI অর্কেস্ট্রেশন তিনটিকে একত্রে বাঁধে: ইঞ্জিন ইউজার স্টেটে মুহূর্ত শনাক্ত করে, কোহর্ট বেছে নেয় এবং কাজ নির্বাচন করে, তাই প্রতিটি ধাপ হাতে সংযুক্ত না করেই লুপটি চলে।
At a glance
- GraphQL
aiquery: summarise, explain, suggest- MCP
- Every
prodantix.*tool, callable by an agent - MCP host
https://eu.mcp.prodantix.com- Auth
- Access token for GraphQL; sign in with Bomdisoft for MCP
- লাইভ স্টেটে অর্থপূর্ণ মুহূর্ত শনাক্ত করে
- সঠিক কোহর্ট ও সঠিক কাজ নির্বাচন করে
- লুপটি বন্ধ করে: কাজটি পরবর্তী ইভেন্টে পরিণত হয় যা থেকে ইঞ্জিন শেখে
বিল্ট-ইন AI এবং AI অ্যাড-অন
Prodantix-এ দুই ধরনের AI আছে। বিল্ট-ইন AI প্রতিটি প্ল্যানের অংশ এবং সবসময় চালু থাকে। প্রতিটি বার্তা আসার সঙ্গে সঙ্গে এটি পড়ে এবং নির্দিষ্ট উত্তরগুলোর মধ্যে বেছে নেয়: এটি স্প্যাম কি না, আপনার জ্ঞান এর উত্তর দিতে পারে কি না, আর দর্শক একজন মানুষ চান কি না। এটি কখনো লেখে না, আর কখনো টোকেন হিসেবে বিল হয় না। AI অ্যাড-অন লেখে: জিজ্ঞাসা, উত্তরের খসড়া ও অনুবাদ, আর মেসেঞ্জার সহকারীর উত্তর। আপনি চালু না করা পর্যন্ত এটি বন্ধ থাকে, আর টোকেন হিসেবে মডেলের দামের সঙ্গে 20% যোগ করে বিল হয়।
এটি কীভাবে কাজ করে
Every answer is grounded in rows the caller could already read. Citations are resolved server-side from a built candidate list rather than taken from the model’s reply, so an answer can only point at something that exists and the caller is entitled to see.
কোথায় অ্যাক্সেস করবেন
| Surface | Operation |
|---|---|
| GraphQL | ai query: summarise, explain, suggest |
| MCP | every prodantix.* tool, callable by an agent |
উদাহরণ
query Explain($projectId: String!) {
ai {
explainMetric(
projectId: $projectId
metric: "order.completed"
window: "P7D"
) {
summary
citations { kind id }
}
}
}Pointing an agent at prodantix
The MCP surface exposes the same capabilities to an autonomous agent. The agent signs in with Bomdisoft and you choose what it may do; see MCP for connecting one.
{
"mcpServers": {
"prodantix": {
"url": "https://eu.mcp.prodantix.com/mcp"
}
}
}